Perbandingan Pengklasifikasi k-Nearest Neighbor dan Neighbor-Weighted k-Nearest Neighbor Pada Sistem Analisis Sentimen dengan Data Microblog

Abstract

Sistem analisis sentimen merupakan suatu sistem yang dibangun untuk menganalisis sentimen dalam bahasa Indonesia pada data yang diambil dari microblog, yaitu Twitter, Facebook, dan YouTube. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) dan Neighbor-Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN). Sistem analisis sentimen dibagi menjadi 4 (empat) tahap, yaitu tahap microblog crawling, tahap pra-pemrosesan data, tahap ekstraksi fitur, dan tahap klasifikasi sentimen. Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 5 (lima) kelas, yaitu sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif. Data tersebut kemudian akan dievaluasi menggunakan confusion matrix. Pengujian dilakukan dengan 50 data uji. NW-KNN memiliki akurasi yang paling tinggi di antara seluruh pengklasifikasi, yaitu 86% pada saat K = 9. Sedangkan untuk KNN, akurasi dari pengklasifikasi tersebut sebesar 82% pada saat K = 3. Kesimpulannya adalah NW-KNN berhasil mengatasi data latih dengan komposisi kelas yang tidak seimbang.